Не так давно Skype анонсировал реал-тайм перевод во время видеообщения с собеседником. Эта тема уже давно не дает покоя человечеству: многие помнят фильм «Автостопом по галактике» и Babel fish. Мы решили разобраться, как сделать это существо на Voximplant. Описание и демка – под катом.Читать полностью »
Рубрика «machine learning» - 46
Делаем свой Skype с переводом речи в реальном времени, только лучше
2017-03-20 в 10:31, admin, рубрики: Google, Google API, machine learning, voip, voximplant, WebRTC, Блог компании Voximplant, Программирование, Разработка веб-сайтов, Разработка систем связиКак искать паттерны в биржевых данных и использовать их в торговле?
2017-03-19 в 10:39, admin, рубрики: api, forex, machine learning, oanda, postgresql, python, stock data, машинное обучение, Программирование, метки: oandaСегодня предлагаю поразмышлять о том, как искать паттерны в биржевых данных и как их использовать для успешной торговли.
Будем получать биржевые данные Forex от одного из брокеров, сохраним в базу данных PostgreSQL и попробуем найти закономерности при помощи алгоритмов машинного обучения.
В статье есть несколько приятных бонусов в виде кода на Python — Вы сможете сами проанализировать любые (почти) биржевые данные (или значения индикаторов), запустить собственного торгового робота и проверить любую торговую стратегию.
Все условия и определения паттернов в статье приведены для примера, вы можете использовать любые критерии.
Читать полностью »
Библиотеки для глубокого обучения Theano-Lasagne
2017-03-16 в 13:01, admin, рубрики: data science, deep learning, gpu, machine learning, neural networks, ods, open data science, python, theano, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучениеПривет!
Параллельно с публикациями статей открытого курса по машинному обучению мы решили запустить ещё одну серию — о работе с популярными фреймворками для нейронных сетей и глубокого обучения.
Я открою этот цикл статьёй о Theano — библиотеке, которая используется для разработки систем машинного обучения как сама по себе, так и в качестве вычислительного бекэнда для более высокоуровневых библиотек, например, Lasagne, Keras или Blocks.
Theano разрабатывается с 2007 года главным образом группой MILA из Университета Монреаля и названа в честь древнегреческой женщины-философа и математика Феано (предположительно изображена на картинке). Основными принципами являются: интеграция с numpy, прозрачное использование различных вычислительных устройств (главным образом GPU), динамическая генерация оптимизированного С-кода.
No free lunch. Введение в участие в соревнованиях по анализу данных на платформе Kaggle
2017-03-14 в 16:46, admin, рубрики: click prediction, data science, kaggle, machine learning, машинное обучениеЦель статьи — познакомить широкую аудиторию с соревнованиями по анализу данных на Kaggle. Я расскажу о своем подходе к участию на примере Outbrain click prediction соревнования, в котором я принимал участие и занял 4ое место из 979 команд, закончив первым из выступающих в одиночку.
Для понимания материала желательны знания о машинном обучении, но не обязательны.
Читать полностью »
LIFT: Learned Invariant Feature Transform
2017-03-14 в 5:47, admin, рубрики: computer vision, deep learning, machine learning, Алгоритмы, машинное обучение, обработка изображений
Введение
В последние годы вездесущие нейронные сети находят все больше и больше применений в различных областях знаний, вытесняя классические алгоритмы, использовавшиеся многие годы. Не стала исключением и область компьютерного зрения, где год за годом все больше и больше задач решаются при помощи современных нейронных сетей. Настало время написать об еще одном павшем бойце в войне "Традиционное зрение vs. Глубокое Обучение". Долгие годы на задаче поиска локальных особенностей изображений (так называемых ключевых точек) безраздельно властвовал алгоритм SIFT(Scale-invariant Feature Transform), предложеный в далеком 1999 году, многие сложили головы в попытках превзойти его, но удалось это лишь Deep Learning'у. Итак, встречайте, новый алгоритм поиска локальных особенностей — LIFT (Learned Invariant Feature Transform).
Открытый курс машинного обучения. Тема 3. Классификация, деревья решений и метод ближайших соседей
2017-03-13 в 11:03, admin, рубрики: classification, cross-validation, data mining, decision tree, k nearest neighbors, machine learning, mlcourse_open, ods, python, regression, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, машинное обучение
Привет всем, кто проходит курс машинного обучения на Хабре!
В первых двух частях (1, 2) мы попрактиковались в первичном анализе данных с Pandas и в построении картинок, позволяющих делать выводы по данным. Сегодня наконец перейдем к машинному обучению. Поговорим о задачах машинного обучения и рассмотрим 2 простых подхода – деревья решений и метод ближайших соседей. Также обсудим, как с помощью кросс-валидации выбирать модель для конкретных данных.
Напомним, что к курсу еще можно подключиться, дедлайн по 2 домашнему заданию – 13 марта 23:59.
Дрон боевой, полностью твой. Обучаем игровой AI методом перебора стратегий
2017-03-10 в 13:39, admin, рубрики: AI, machine learning, бот игры, ИИ, математика, машинное обучение, разработка игрВ продолжение статьи «Поиск в пространстве стратегий. AI водитель». Я сделал мини-игру жанра «файтинг», где обучаемый AI дерётся с другими, рукописными ботами, и разрабатывает стратегию победы методом проб и ошибок.
В этой игре дерутся два парня вроде такого:
Speech AI с Python & Google API
2017-03-09 в 15:57, admin, рубрики: Google API, Google Speech api, machine learning, python, speech recognition, speech synthesys, машинное обучение, ПрограммированиеSpeech AI с Python & Google API
Добрый день!
Совсем недавно пришла в голову идея сделать "говорилку" на русском языке. В голове была простенькая схема наподобие:
1) Распознать речь с микрофона
2) Придумать более — менее разумный ответ.
В этом пункте можно сделать много интересного.
Например реализовать управление чем — нибудь физическим и не очень.
3) Преобразовать этот самый ответ в речь и воспроизвести.
Самое интересное, что для всех этих пунктов нашлись библиотеки под Python, чем я и воспользовался.
В итоге получилась связка, практически не зависящая от выбранного в качестве разговорного языка.
Learning to learn. Создаём self-improving AI
2017-03-09 в 9:39, admin, рубрики: AI, machine learning, optimization, self-improvement, математика, машинное обучение, нелинейное программированиеLearning to learn
В этот раз я проводил эксперименты на тему learning to learn, то есть алгоритмов, которые могут учиться, как лучше учиться.
Цели эксперимента:
1) Создать алгоритм оптимизации, который можно некоторым стандартным способом приспособить к любой оптимизационной задаче или множеству задач. Под словом «приспособить» я имею в виду «сделать, чтобы алгоритм очень хорошо справлялся с этой задачей».
2) Подстроить алгоритм под одну задачу и посмотреть, как изменилась его эффективность на других задачах.
Читать полностью »
Поиск в пространстве стратегий. AI водитель
2017-03-07 в 12:59, admin, рубрики: AI, machine learning, автопилот, математика, математическое моделирование, машинное обучение, эксперимент
Выкладываю отчёт о своём эксперименте в области машинного обучения. В этот раз темой эксперимента было создание AI для управления моделькой автомобиля.
Читать полностью »